❶ 怎樣利用MATLAB 完成周期矩形脈沖信號的頻譜圖
周期方波信號可以通過MATLAB中的ones()和zeros()命令輕松生成。要繪制其頻譜圖，只需使用fft()命令進行傅里葉變換。之後，對結果進行適當處理即可。具體而言，可以參考以下程序示例：
這里採用的是MATLAB內置函數rectpuls生成一個矩形脈沖。代碼如下：
t=-20:20;
w=10;
y=rectpuls(t,w);%生成矩形脈沖信號
yy=fft(y);%進行傅里葉變換
N=size(y);
N=N(2);%獲取寬度
fy=abs(fft(y))/N*2;%計算得到的頻譜
接下來，利用subplot()函數繪制信號波形和頻譜圖：
subplot(2,1,1)
plot(y);
subplot(2,1,2)
plot(fy);
運行上述代碼後，將得到如圖所示的輸出結果。通過調整參數，您可以生成不同寬度和位置的矩形脈沖信號，並觀察其頻譜變化。
值得注意的是，fft()函數默認返回的是雙邊頻譜，包含正頻譜和負頻譜。這里使用abs()函數取頻譜的絕對值，並乘以2/N作為歸一化處理，以方便觀察。
此外，您可以根據實際需求調整采樣點數和時間范圍，以獲得更精確的頻譜圖。MATLAB的強大功能使其成為信號處理的理想工具，特別是在處理周期性信號時，FFT方法尤為有效。
通過上述程序示例，您可以輕松地在MATLAB中生成周期矩形脈沖信號的頻譜圖，這對於信號分析和處理具有重要意義。
❷ matlab中fft命令為何要配合fftshift來用
fftshift的作用正是讓正半軸部分和負半軸部分的圖像分別關於各自的中心對稱。因為直接用fft得出的數據與頻率不是對應的，fftshift可以糾正過來
以下是Matlab的幫助文件中對fftshift的說明：
Y = fftshift(X) rearranges the outputs of fft, fft2, and fftn by moving the zero-frequency component to the center of the array. It is useful for visualizing a Fourier transform with the zero-frequency component in the middle of the spectrum. For vectors, fftshift(X) swaps the left and right halves of X.
例子如下：
clear;
clc;
t=0:0.001:2;
n=2001;
Fs=1000;
Fc=200;
x=cos(2*pi*Fc*t);
y1=fft(x);
y2=fftshift(y1);
f=(0:2000)*Fs/n-Fs/2;
hold on;
plot(f,abs(y1),'r')
plot(f,abs(y2),'b')
❸ 怎麼利用DFT的結果怎麼畫幅度譜啊我的幅度譜肯定不對！錯在哪裡啊
當我們使用DFT（離散傅立葉變換）得到的結果來繪制幅度譜時，可能會遇到一些問題。首先，確認你是否採用了快速傅立葉變換（FFT），因為直接使用h=fft(x)的方式計算幅度譜可能會導致結果不準確。這是因為選取的采樣點數量過少，導致頻譜出現擴展現象，解析度較低。
解決這個問題的關鍵在於增加采樣點。試著使用h=fft(x,512)這樣的命令，這樣做的好處是提升了采樣點的數量，使得頻率分布更加集中。采樣點越多，頻率解析度就越高，能夠更精確地描繪出幅度譜。因此，確保你的幅度譜是基於足夠多的采樣點計算得出的，這是提高幅度譜准確性的關鍵步驟。通過調整采樣點，你就能得到更加准確和集中的幅度譜，從而識別出可能的錯誤所在。